[深度学习] Deep Learning for NLP with TensorFlow2.0.zip

说明：最新基于TensorFlow 2.0的NLP实操介绍，重点介绍Embeddings，seq2seq，attention和神经机器翻译等经典的NLP主题，以及Transformer、BERT和XLNet等现代深度学习架构.
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[机器学习] 人工蜂群算法MATLAB详细注释.zip

说明：源码来自官网，本人对代码进行了详细注释，具体理论参考博客（https://blog.csdn.net/weixin_43935696/article/details/107045716）
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[机器学习] datamine.zip

说明：本文件含一些数据集及matlab代码。分别ORL人脸图像（含有数据集）、ANN神经网络入门-分类问题（含鸢尾花数据集）、Iris（鸢尾花数据集）等。
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[机器学习] 数据挖掘DM.zip

说明：iris数据集、SVM、KNN、贝叶斯、神经网络等数据挖掘方法对iris数据集进行分类识别。（含matlab代码）
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[深度学习] pytorch.zip

说明：次压缩包包含两个文件，pytorch官方推荐教程-英文版pdf；pytorch物体检测实战.pdf文件，都是关于pytorch的教学，一个偏重实战，一个偏重教程讲解，希望对大家有帮助。
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[机器学习] static gaussian process with identified hyperparameters.zip

说明：MATLAB实现高斯过程的入门级程序 程序不长注释清晰非常清晰易懂 程序包含在已知hyperparameter的情况下静态系统中高斯过程的实现 例子中运用已知的输入输出量做出模拟和预测 结果包含预测的图像并且包含95%置信度的图像 具体的分析讲解请关注我和我的博文
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[机器学习] gaussian process in dynamic system.zip

说明：该例程包含三个文件夹 主要是高斯过程在动态系统的应用 本例程主要使用了二阶的一个系统结构 三个程序分别代表高斯过程在动态系统中的验证，改变超参数sigman之后的预测分析，以及突然改变输入动态范围时的情况 具体的分析讲解请关注我和我的博文
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[机器学习] 2 different gaussian kernels.zip

说明：该例程主要包含constant covariance function以及squared exponential covariance function 比较简单与直观的展现两种核函数以及在不同参数情况下核函数的变化，是静态高斯和动态高斯过程的基础，可供参考 具体的分析讲解请关注我和我的博文
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[机器学习] an application of GP.zip

说明：该例程是一个高斯过程在动态系统中的具体综合应用 完全自己码的，不懂的可以直接问我 建议没有基础的同学先阅读我之前的博文和代码 该例程包含了参数优化，一阶系统和二阶系统的对比，最后也是以95%置信度的图像呈现，并且博主不断的改进算法和尝试发现高斯核函数中不同的l相互独立，从而减少了循环嵌套，大大加快了程序的进度 具体分析请关注我和我的博文
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[机器学习] Montecarlo approach in GP.zip

说明：该例程主要针对之前我上传的高斯过程动态系统分析的优化以及不同的实现 感兴趣的同学请关注我和我的博文，会详细介绍原来使用的naive方法和monte carlo方法的差异，该差异也在我的程序中详细呈现 为了引入montecarlo，exact文件夹里先进行了静态系统下单输入输出的montecarlo方法的应用
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[机器学习] 多任务学习综述（发表自计算机学报）

说明：在此背景之下,本文首先介绍了相关任务的概念,并按照功能的不同对相关任务的类型进行划分后再对它们的特点进行逐一描述。然后,本文按照数据处理模式和任务关系建模过程的不同将当前的主流算法划分为两大类:结构化多任务学习算法和深度多任务学习算法。
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[深度学习] 可以准确识别一行模糊的中文图片pytorch-ocr

说明：可以准确识别一行模糊的中文图片pytorch-ocr可以准确识别一行模糊的中文图片pytorch-ocr可以准确识别一行模糊的中文图片pytorch-ocr可以准确识别一行模糊的中文图片pytorch-ocr
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